3月9日，韓國九段棋手李世石（右）與“阿爾法圍棋”對弈。

3月9日，人工智能“阿爾法圍棋”（AlphaGo）與李世石的人機大戰五番棋首局在首爾四季酒店戰罷，人類代表韓國棋手李世石九段不敵“阿爾法圍棋”。雙方第二局比賽3月10日打響。

有備而來

比賽于韓國當地時間13時（北京時間12時）打響，但在不到10時的時候，賽場四季酒店就擠滿了記者。開賽前2小時，觀戰室向記者們開放，去得晚一點，就沒有了靠前的座位。

隨著開賽時間的臨近，氣氛也變得緊張起來。谷歌給記者們準備了兩個觀戰室，分別提供英文解說和韓語解說。賽場和觀戰室分隔開來，只有內部工作人員才能進入。開賽前20分鐘，李世石在妻子和女兒的陪伴下來到賽場。

13時，比賽正式開始。谷歌首席程序員黃士杰（Aja Huang）代替電腦在棋盤上落子。圍棋猜先的禮儀是，圍棋界地位高或者年齡長者抓子。面對不到“2歲”的“阿爾法圍棋”，33歲的李世石作為世界冠軍顯然是上手。

一般來說，現在的職業圍棋高手喜歡下白棋，但李世石有些出人意料地第一盤選擇了執黑先行。很快李世石給出了理由，黑棋布局走出了一個新型，“阿爾法圍棋”的應對不佳，有些虧損。李世石顯然研究了電腦圍棋的理論，得出了電腦在布局階段不太擅長應對新型的推論，棋局的進行證明了這一點，李世石有備而來。

不過圍棋決定勝負的往往是中盤階段。“阿爾法圍棋”似乎也“意識”到了自己形勢不佳，之后的下法選擇得非常強硬，雙方早早就展開了接觸戰。電腦的下法令觀戰的職業棋手目瞪口呆，幾乎招招都是最佳應對。好在戰斗也是李世石的強項，雙方就像武林高手，猛對幾掌，然后各自退了好幾步。

投子認輸

第一個戰役結束之后，電腦的選擇令人費解。正常高手，對掌之后，總要運氣暫緩一下，然后再打，電腦的下法則是直接又撲上來。過剛易折，這處的戰役，李世石抓住機會，圍住一塊大空。人類代表心里有底了，電腦雖然在局部戰斗表現出色，但在大局上似乎不如人類高瞻遠矚。

不過作為人類最大弱點是會受情緒波動的影響，取得優勢后，李世石的心態似乎發生了變化，右下角黑棋下得患得患失，電腦的白棋左右逢源，角部做活，大龍也及時補棋，黑棋一無所得，此前的優勢消失殆盡。各路講解的職業棋手判斷也出現了分歧，不過隨著棋局進入官子階段，大家發現李世石其實敗局已定。

最終李世石投子認輸，表情看上去不是很痛苦，不知是不是找到了電腦的弱點。

谷歌提供了100萬美元作為獎金，如果李世石取勝，就拿走獎金，如果“阿爾法圍棋”取勝，谷歌將把這筆錢捐贈給慈善機構。此外李世石還有15萬美元的出場費和每場2萬美元的贏棋獎金。

根據日程安排，余下的4局將于３月10日、11日、13日和15日舉行。即使一方率先取得３勝，也要下滿５盤。

人機大戰規則

●比賽賽程

此次對戰分為5局，分別是：3月9日、10日、12日、13日、15日。

●比賽規則

將采用中國規則。比賽用時為每方2小時，1分鐘讀秒3次。

●比賽流程

來自首爾的一名業余圍棋六段棋手將扮演“阿爾法圍棋”的“眼”和“手”，一邊看屏幕一邊代替“阿爾法圍棋”下棋。

●比賽獎勵

獲勝的一方將獲得100萬美元獎勵。若AlphaGo獲勝，獎金將捐給聯合國兒童基金會和STEM教育以及圍棋相關公益團體。

●比賽直播

視頻網站YouTube將全程直播并同時提供韓語和英語講解。

【解讀】

“阿爾法圍棋”究竟什么樣

姓名

AlphaGo由兩部分組成，Alpha對應希臘語的首字母，也就是常說的“阿爾法”，Go是日語中對圍棋的稱呼。因此，許多人稱之為“阿爾法圍棋”，還有人根據發音親昵地叫它“阿爾法狗”或“阿狗”。

籍貫

它出生在英國。2010年，德米什·哈薩比斯等人在倫敦創建了“深度思維”公司，該公司開發出了“阿爾法圍棋”軟件。2014年，美國谷歌公司收購了“深度思維”，因此它現在也許可以算是美國國籍。

職業

哈薩比斯等人今年1月在英國《自然》雜志上發文說，在英國圍棋協會見證下，“阿爾法圍棋”以5比0戰勝歐洲圍棋冠軍、中國前職業棋手樊麾，成為第一個擊敗人類職業棋手的電腦程序。

相貌

“阿爾法圍棋”究竟長什么樣？很可惜，“深度思維”公司的官方網站說，該軟件的代碼并不開放下載。要想了解它，目前主要就靠《自然》上的那篇論文，不過普通人難以看懂。

內行總是能看出些門道。美國臉書公司“黑暗森林”圍棋軟件的開發者田淵棟在網上發表分析文章說：“‘阿爾法圍棋’主要由幾個部分組成：一是走棋網絡，給定當前局面，預測下一步如何行棋；二是快速走子，目標和前一個一樣，但在適當犧牲走棋質量的條件下，速度要比前者快1000倍；三是估值網絡，給定當前局面，估計是白勝還是黑勝；四是蒙特卡羅樹搜索，把以上這3個部分連起來，形成一個完整的系統。”

特點

聽起來還是太專業？那我們盡量用外行能懂的說法吧。許多專家認為“阿爾法圍棋”最大的特點是，它會自己學習！在戰勝樊麾之前，“阿爾法圍棋”已進行了超過3000萬局的自我訓練，不斷提升自身棋力。

“阿爾法圍棋”和樊麾之間的比賽發生在去年10月，只是由于論文發表的保密流程等才在今年宣布。雖然許多圍棋高手研究比賽棋譜后認為，“阿爾法圍棋”那時的棋力還無法與李世石相提并論，但幾個月過去了，它可能又在針對性訓練中大有進步。這也是現在許多人押注它會取勝的原因。

【鏈接】

那些年，那些人機大戰

從第一臺計算機問世以來，人們就夢想造出一種可以完美模擬甚至超越人腦的計算機系統。過去20年中，有些人機大戰給人們留下了深刻的印象，也成為人工智能發展的絕佳注腳。

深藍——運算的“硬漢”

1997年，美國IBM公司的“深藍”超級計算機以2勝1負3平戰勝了當時世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫。“深藍”的運算能力當時在全球超級計算機中居第259位，每秒可運算2億步。

浪潮天梭——以一敵五的“鐵人”

2006年，“浪潮杯”首屆中國象棋人機大戰中，5位中國象棋特級大師最終敗在超級計算機“浪潮天梭”“手下”。

“浪潮天梭”在比賽中，同時迎戰柳大華、張強、汪洋、徐天紅、樸風波5位大師。在2局制的博弈中，“浪潮天梭”以平均每步棋27秒的速度，每步66萬億次的棋位分析與檢索能力，最終以11比9的總比分險勝。

沃森—— 察言觀色的全才“學霸”

2011年，“沃森”在美國老牌智力問答節目《危險邊緣》中挑戰兩位人類冠軍。

 “沃森”存儲了2億頁的數據，包括各種百科全書、詞典、新聞，甚至維基百科的全部內容。“沃森”可以在3秒內檢索數百萬條信息并以人類語言輸出答案，還能分析題目線索中的微妙含義、諷刺口吻及謎語等。“沃森”最終輕松戰勝兩位人類冠軍，展示出的自然語言理解能力一直是人工智能界的重點課題。               (據新華社)